本文来自千家网（www.qianjia.com），作者：Manuel Nau。
到2026年，设备端人工智能(也称为边缘推理或tinyML)的发展势头已远超实验阶段。在新型低功耗人工智能加速器、日趋成熟的开发工具链以及云端推理成本的推动下，物联网制造商正在重新评估智能在互联架构中的部署位置。问题也从“我们能否在本地运行人工智能?”转变为“何时才能真正实现运营和商业效益?”
下文将分析设备端人工智能能够创造价值的条件、适用的工作负载、工程师面临的设计限制，以及企业应如何评估下一代物联网传感器的边缘推理与云端推理。
为什么设备端人工智能在2026年至关重要
物联网部署正在工业、物流、能源和智能建筑市场中显著扩展。随着设备数量的增长，基于云的推理成本高昂、带宽密集，在某些情况下甚至在技术上不可行。三大因素正在加速向本地智能的转型：
1.成本控制
将原始传感器数据(音频、图像、遥测数据)发送到云端进行处理会产生持续的带宽和云计算费用。设备端人工智能仅推送可操作事件，从而减少上游流量。
2.延迟和实时响应
工业系统越来越需要在异常检测、机器保护或安全应用场景下实现低于100毫秒的响应速度。边缘推理可以避免不可预测的往返延迟。
3.隐私、主权和监管压力
处理个人或敏感信息的行业(医疗保健、楼宇、员工监控)面临着越来越严格的异地存储原始数据的限制。本地处理可以最大限度地减少数据泄露。
设备端人工智能的真正优势
尽管市场宣传铺天盖地，但本地推理并非云端人工智能的万能替代品。它擅长处理特定、受限且可重复的任务。最常见的成功应用场景包括：
- 声学事件检测：识别泄漏、玻璃破碎、机械故障、咳嗽、警报或占用指示等模式——无需传输音频记录，即可从原始麦克风数据中进行处理。
- 振动和状态监测：预测性维护算法直接在传感器模块上对异常或劣化状态进行分类，从而实现超低功耗的工业监测。
- 简单的视觉任务(低于1 TOPS)：物体存在检测、运动分类、手势检测、人数计数或低分辨率质量检测。
- 传感器融合：结合惯性测量单元(IMU)、环境、磁场或位置数据来检测行为、状态或异常。
- 智能建筑边缘智能：在本地生成二氧化碳/温度模式、占用情况、资产存在情况和能源优化信号，以减少云端负载。
这些工作负载非常适合使用带有DSP扩展、NPU或功耗仅为几毫瓦的小型神经网络加速器的微控制器(MCU)。
何时云推理仍然是更佳选择
一个常见的误解是边缘推理将取代云。实际上，大多数架构仍将保持混合模式。在以下情况下，云仍然是合适的选择：
- 模型需要大量参数、频繁重新训练或高精度。
- 传感器输入是高密度的(例如，高清视频)。
- 应用涉及复杂的语义理解或多模态上下文。
- 监管日志记录和可审计性需要服务器端处理。
一种切实可行的方法是将设备端过滤与云编排相结合，在降低带宽和成本的同时，保留全局智能。
设计约束：工程师必须考虑的因素
部署设备端AI不仅仅是嵌入模型的问题。硬件和固件设计团队面临着诸多约束。
1.功耗预算
即使使用tinyML，推理的功耗也比传统的传感器采集高出几个数量级。工程师必须平衡推理频率、内存访问模式、睡眠模式和传感器占空比。能量采集系统尤其敏感。
2.内存占用
模型通常需要占用256 KB至2 MB的RAM和512 KB至4 MB的闪存。这会影响模型架构、量化和特征提取。
3.硬件加速器可用性
新型低功耗芯片的出现终于使边缘AI成为现实，其中包括MCU NPU、DSP增强型Arm Cortex-M内核以及基于RISC-V的神经处理扩展。在设计周期的早期选择硬件至关重要。
4.工具链碎片化
TinyML的开发仍然很复杂：转换、量化、测试集、验证和边缘基准测试仍然比云端工作流程更加碎片化。嵌入式MLOps正在走向成熟，但尚未标准化。
即将迎来强劲增长的市场细分领域
并非所有行业的发展速度都相同。短期内增长最快的领域包括：
- 工业与预测性维护：本地异常检测可显著减少数据量，从而实现旋转设备、泵和传送带等设备的电池供电部署。
- 智能建筑：占用信号、暖通空调优化、噪声水平监测和人员计数等功能现在都可以通过低成本的边缘节点实现。
- 消费机器人与可穿戴设备：手势识别、声音分类和上下文检测受益于本地推理，从而保护隐私并延长电池寿命。
- 能源与公用事业：电网监控、故障检测和分散式优化越来越依赖于超快速的本地分析。
- 安全性和可更新性：不可妥协的要素
随着智能技术向设备端迁移，安全风险也随之而来。一个强大的设备端人工智能设计必须包含：
- 安全启动，以确保模型和固件的完整性。
- 加密的模型存储。
- 固件和机器学习模型的安全OTA更新。
- 生命周期可观测性用于检测性能偏差。
- 欧盟的《CE网络安全授权法案》等监管压力强化了这些要求。
如何确定设备端人工智能是否值得投入?
评估本地推理的公司应基于以下五个标准进行结构化评估：
- 数据量：云传输成本高昂或不切实际?
- 延迟要求：应用程序是否需要亚秒级响应?
- 功耗限制：设备能否在其能耗范围内支持周期性推理?
- 隐私/合规性：原始数据卸载是否受到限制?
- 模型复杂度：算法能否在不降低精度的情况下进行量化?
如果其中三个或更多标准指向边缘计算，则设备端人工智能很可能非常适合。
结论：边缘智能正在成为竞争优势
设备端人工智能并非万能灵药，但到2025年，它已成为一项成熟且具有商业可行性的技术，适用于日益增长的物联网工作负载。低功耗硅芯片、不断上涨的云成本以及新的监管压力，正推动智能技术向传感器方向发展——重塑设备架构，并催生新型自主式电池供电产品。
能够驾驭本地推理和云编排之间平衡的公司，将获得更快、更经济、更具弹性的部署方案。而那些固守纯云模式的公司，则面临着运营成本增加和错失良机的风险，因为边缘智能正逐渐成为工业物联网设计的标配。
